Inteligencia Artificial en Sistemas de recomendación Médica: Una revisión de la Literatura - Javier A. Calderón Blas; María Angélica Cerdán; Angel Juan Sánchez García; Saúl Domínguez Isidro (ReCIBE, 2023)
: En México, aproximadamente una de cada tres personas busca información sobre atención médica a través de Internet, considerando factores como la especialidad, horarios, ubicación, costo, eficacia del tratamiento y calidad del trato médico. Para abordar estas búsquedas, se han desarrollado sistemas de recomendación que ofrecen sugerencias personalizadas basadas en información explícita e implícita del usuario. Estos sistemas utilizan diversas fuentes de datos, incluyendo el Internet de las cosas, para equilibrar la precisión, valor agregado, dispersión y estabilidad en las recomendaciones. A pesar de la amplia aplicación en eSalud, la investigación actual carece de un enfoque específico en los sistemas de recomendación de médicos. Este estudio tiene como objetivo presentar los trabajos más recientes en esta área, analizando enfoques, métodos, técnicas y tendencias a través de una revisión sistemática de la literatura siguiendo el proceso de la ingeniería de software basada en evidencia (EBSE). Los resultados muestran una mayor cantidad de técnicas de recomendación basadas en aprendizaje automático, lógica heurística y combinación de ambos enfoques (híbridos). Finalmente, se identifican áreas de investigación abiertas y tendencias en este campo, que serán de interés para futuras aplicaciones en el ámbito médico.